仇冬芳，邵華洋 ，胡正平

(1.南京航空航天大學(xué)，江蘇 南京 210016；2.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)，江蘇 南京210095)

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基于熵權(quán)法的農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持耦合研究

仇冬芳1，邵華洋1，胡正平2

(1.南京航空航天大學(xué)，江蘇 南京 210016；2.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)，江蘇 南京210095)

摘要：在科學(xué)建立農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，利用信息熵為各項(xiàng)指標(biāo)賦權(quán)，構(gòu)建農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持耦合協(xié)調(diào)度模型，利用我國(guó)1997～2013年農(nóng)業(yè)碳排放及農(nóng)村金融支持?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。研究表明:我國(guó)農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持耦合協(xié)調(diào)度整體水平較低；耦合協(xié)調(diào)滯后類(lèi)型由農(nóng)業(yè)碳減排滯后轉(zhuǎn)變?yōu)檗r(nóng)村金融支持滯后，階段性特征明顯；農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持協(xié)調(diào)程度逐漸提高，但尚未達(dá)到良好協(xié)調(diào);最后,提出促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持協(xié)調(diào)發(fā)展的政策建議。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)碳減排；農(nóng)村金融支持；耦合協(xié)調(diào)

0引言

我國(guó)是碳排放大國(guó)，工農(nóng)業(yè)碳排放問(wèn)題都很?chē)?yán)重，國(guó)家“十二五”規(guī)劃以及黨的十八大報(bào)告都高度重視碳排放問(wèn)題。傳統(tǒng)粗放式的高碳農(nóng)業(yè)給農(nóng)村生態(tài)環(huán)境造成了嚴(yán)重的負(fù)面效應(yīng)，極大地影響了農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，農(nóng)業(yè)發(fā)展低碳化是大勢(shì)所趨。

農(nóng)業(yè)碳排放作為碳排放的重要來(lái)源之一，研究發(fā)展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)過(guò)程中減少碳排放即農(nóng)業(yè)碳減排具有重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。農(nóng)業(yè)碳排放是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的研究主要集中在：(1)農(nóng)業(yè)碳排放來(lái)源。農(nóng)業(yè)土地使用產(chǎn)生的碳排放的研究，F(xiàn)argione 等(2008)研究國(guó)外伐林毀草來(lái)種植生物能源農(nóng)作物、將農(nóng)業(yè)用地轉(zhuǎn)變?yōu)槎谭ツ痉N植等情況下碳排放的變化[1]；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料使用產(chǎn)生的碳排放的研究，Johnson等(2007)發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的農(nóng)用物資廢棄物、生產(chǎn)資料以及農(nóng)業(yè)作物燃燒等是農(nóng)業(yè)碳排放的主要源頭[2]。(2)影響農(nóng)業(yè)碳排放的主要因素。Dyer等(2010)研究燃油用于加拿大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的事實(shí)發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中化石燃料的消耗成為農(nóng)業(yè)碳排放日益增長(zhǎng)的最主要因素之一[3]；田云等(2011)等研究了農(nóng)地利用中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料效率、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)及農(nóng)業(yè)規(guī)模因素對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響[4]；李秋萍等(2015)認(rèn)為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)具有增排效應(yīng)，農(nóng)業(yè)科技投入的增加和農(nóng)民文化素質(zhì)的提高抑制了農(nóng)業(yè)碳排放，具有減排效應(yīng)[5]。(3)農(nóng)業(yè)碳足跡與碳排放研究。史磊剛等(2011)對(duì)華北平原小麥與玉米的種植模式下的碳足跡進(jìn)行了探究，分析了不同區(qū)域及作物的碳足跡與碳排放的差異[6]；邵技新(2012)運(yùn)用2010年數(shù)據(jù)測(cè)算典型巖溶地區(qū)——畢節(jié)地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放、碳固定和碳足跡[7]；高鳴等(2015)測(cè)算出中國(guó)30個(gè)省域的農(nóng)業(yè)碳排放，認(rèn)為中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放績(jī)效存在區(qū)域間發(fā)展不均衡和聚集效應(yīng)[8]。目前國(guó)內(nèi)外大多學(xué)者都是基于某一特定視角對(duì)農(nóng)業(yè)碳減排進(jìn)行研究，但這些研究忽視了農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持之間的關(guān)系，因?yàn)檗r(nóng)業(yè)碳減排實(shí)現(xiàn)的瓶頸在于融資困難，農(nóng)村金融作為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的重要問(wèn)題，其與農(nóng)業(yè)碳減排的相互關(guān)系自然應(yīng)當(dāng)引起國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。

借鑒魯釗陽(yáng)(2013)對(duì)農(nóng)村金融發(fā)展的定義，農(nóng)村金融支持可認(rèn)為是“金融支持”在“農(nóng)村金融”領(lǐng)域的延伸，剔除鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)等非農(nóng)農(nóng)村金融因素，即“金融支持”在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的體現(xiàn)。農(nóng)村金融的發(fā)展將為低碳農(nóng)業(yè)提供資金，并促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化與升級(jí)，逐步實(shí)現(xiàn)資本與低碳產(chǎn)業(yè)的對(duì)接[9]。張躍超(2013)認(rèn)為農(nóng)村金融在低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展中起著關(guān)鍵性作用，我國(guó)低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展緩慢，缺少足夠的資金支持是重要原因[10]。雖然農(nóng)業(yè)碳減排低能耗、低排放的特點(diǎn)將帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)與生態(tài)效益，但由于農(nóng)業(yè)碳減排初期投入較大，周期較長(zhǎng)，故資金需求較大。在我國(guó)，僅依靠農(nóng)戶(hù)自身財(cái)富積累，自發(fā)實(shí)行碳減排可行性較低、難度較大，故亟需將農(nóng)村信貸與國(guó)家碳減排政策有效對(duì)接，優(yōu)先給予符合碳減排的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)與農(nóng)戶(hù)信貸優(yōu)惠，推動(dòng)農(nóng)業(yè)碳減排的進(jìn)程，對(duì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要的理論和實(shí)際意義。因此，本文建立科學(xué)的農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)村金融支持的測(cè)算體系，基于熵權(quán)法對(duì)相關(guān)指標(biāo)予以賦權(quán)，測(cè)算1997～2013年我國(guó)農(nóng)業(yè)碳減排及農(nóng)村金融支持的水平，運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)度模型計(jì)算農(nóng)業(yè)碳減排及農(nóng)村金融支持之間的耦合協(xié)調(diào)度，發(fā)現(xiàn)1997～2013年農(nóng)業(yè)碳減排及農(nóng)村金融支持之間協(xié)調(diào)度的特征及變化趨勢(shì)，并提出相應(yīng)的政策建議。

1農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持指標(biāo)體系及權(quán)重

1.1農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持協(xié)調(diào)發(fā)展問(wèn)題的研究首先必須根據(jù)科學(xué)性、合理性和數(shù)據(jù)可獲性的原則建立度量指標(biāo)體系，綜合考慮已有的研究成果及數(shù)據(jù)可獲性，農(nóng)業(yè)碳減排子系統(tǒng)包括農(nóng)地利用碳排放、水稻生長(zhǎng)碳排放和畜牧養(yǎng)殖碳排放，農(nóng)村金融支持子系統(tǒng)包括農(nóng)村金融規(guī)模和農(nóng)村金額效率。

1.1.1農(nóng)業(yè)碳減排子系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.1.1.1農(nóng)地利用碳排放農(nóng)地利用而引起的碳排放主要包括：①化肥、農(nóng)藥及農(nóng)膜、農(nóng)用機(jī)械消耗燃油等農(nóng)用生產(chǎn)物資使用及處置引起的碳排放；②翻耕過(guò)程中土壤表層受損而產(chǎn)生的有機(jī)碳流失以及氧化亞氮的排放；③農(nóng)業(yè)灌溉等活動(dòng)用電引起的碳排放。

1.1.1.2水稻生長(zhǎng)碳排放水稻在生長(zhǎng)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生一定的甲烷氣體，其甲烷排放量=水稻種植面積×水稻生長(zhǎng)周期×水稻田甲烷排放系數(shù)。其中：水稻種植面積以當(dāng)年水稻實(shí)際種植面積為準(zhǔn)；我國(guó)水稻的生長(zhǎng)周期約為110～150 d，為了便于計(jì)算，取其中間值130 d；Wang (1990)[11]、Matthews(1991)[12]、Cao(1995)[13]等學(xué)者測(cè)度了稻田的CH4排放系數(shù)，分別為0.44 、0.50和0.44 CH4/(m2·d)，取三者均值0.46，同時(shí)，1 t CH4所引發(fā)的溫室效應(yīng)相當(dāng)于25 t CO2(約合6.82 t C)所產(chǎn)生的溫室效應(yīng)，田云等(2012)為了統(tǒng)一計(jì)量單位，認(rèn)為稻田碳排放系數(shù)為3.136 g C/(m2·d)[14]。

1.1.1.3畜牧養(yǎng)殖碳排放畜牧養(yǎng)殖過(guò)程也伴隨著大量的碳排放，其主要表現(xiàn)形式為牲畜腸道發(fā)酵引起的甲烷氣體排放和牲畜糞便處置過(guò)程引起的甲烷氣體排放，目前我國(guó)主要牲畜包括豬、牛、羊、馬、驢、騾等，本文所有牲畜數(shù)量數(shù)據(jù)均以動(dòng)物當(dāng)年年末存欄數(shù)為依據(jù)。

1.1.2農(nóng)業(yè)碳源排放系數(shù)的確定有學(xué)者和機(jī)構(gòu)測(cè)算過(guò)農(nóng)業(yè)碳源排放系數(shù)，各種碳排放源的碳排放系數(shù)如表1和表2。

表1　 農(nóng)用物資及耕種碳源碳排放系數(shù)

注：本文在計(jì)算時(shí)將CH4排放量轉(zhuǎn)化成C排放量，其中1 t CH4=6.82 t C。

1.1.3農(nóng)村金融支持子系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.1.3.1農(nóng)村金融規(guī)模農(nóng)村金融規(guī)模代表農(nóng)村金融發(fā)展水平，目前國(guó)內(nèi)學(xué)者較多采用貸款與GDP的比值來(lái)評(píng)價(jià)金融規(guī)模，因此，農(nóng)村金融規(guī)模可等于農(nóng)村貸款與農(nóng)村GDP的比值，《中國(guó)金融年鑒》中“農(nóng)村貸款=鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)貸款+農(nóng)業(yè)貸款”，本文研究農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持的協(xié)調(diào)發(fā)展，所以用農(nóng)業(yè)貸款與農(nóng)村GDP的比值來(lái)衡量農(nóng)村金融規(guī)模。

表2牲畜腸道排放及糞便處置

碳排放系數(shù)

kg CH4/(頭·年)

1.1.3.2農(nóng)村金融效率一般用投入與產(chǎn)出的關(guān)系來(lái)測(cè)算農(nóng)村金融效率，在農(nóng)村金融支持測(cè)算過(guò)程中用農(nóng)村金融效率反映金融機(jī)構(gòu)將農(nóng)業(yè)存款轉(zhuǎn)化為農(nóng)業(yè)貸款的效率，本文用農(nóng)業(yè)存款與農(nóng)村貸款的比值來(lái)衡量農(nóng)村金融效率。

綜上所述，農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表3。

表3　農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.2基于熵權(quán)法的指標(biāo)賦權(quán)

熵的概念源于熱力學(xué)，是物質(zhì)微觀(guān)熱運(yùn)動(dòng)時(shí)混亂程度的標(biāo)志，最早由香農(nóng)引入信息論，按照信息論基本原理的解釋?zhuān)畔⑹窍到y(tǒng)有序程度的一個(gè)度量，熵是系統(tǒng)無(wú)序程度的一個(gè)度量；如果指標(biāo)的信息熵越小，該指標(biāo)提供的信息量越大，在綜合評(píng)價(jià)中所起作用理當(dāng)越大，權(quán)重就應(yīng)該越高，因此,這種指標(biāo)賦權(quán)方法被稱(chēng)作熵權(quán)法，熵權(quán)法通常依據(jù)待評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息熵，即待評(píng)價(jià)對(duì)象在某一指標(biāo)上的變異性大小來(lái)對(duì)該指標(biāo)進(jìn)行客觀(guān)賦權(quán)，由于熵權(quán)法能體現(xiàn)多個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的相互聯(lián)系，目前已在社會(huì)經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域得到廣泛運(yùn)用。

本文將熵權(quán)法運(yùn)用于農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持各評(píng)價(jià)指標(biāo)的賦權(quán)，客觀(guān)地反映農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持各指標(biāo)的協(xié)調(diào)程度。具體計(jì)算步驟如下：

(1)形成原始數(shù)據(jù)矩陣

現(xiàn)有被評(píng)價(jià)對(duì)象M=(M1，M2，…，Mm)，評(píng)價(jià)指標(biāo)D=(D1，D2，…，Dn)，被評(píng)價(jià)對(duì)象Mi對(duì)指標(biāo)Dj的值記為xij(i=1，2，…，m；j=1，2，…，n)，則形成的原始數(shù)據(jù)矩陣如公式(1)。

(1)

其中:xij為第j個(gè)指標(biāo)第i年的初始功效值。

(2)對(duì)原始矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理

由于本文選取的農(nóng)業(yè)碳減排子系統(tǒng)和農(nóng)村金融支持子系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中同時(shí)包含有“正功效”指標(biāo)和“負(fù)功效”指標(biāo)，并且各個(gè)指標(biāo)因?yàn)榱烤V不同而不能進(jìn)行直接比較。因此,需要對(duì)不同類(lèi)型功效指標(biāo)依據(jù)公式(2)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

(2)

其中：max(xj)為第j個(gè)指標(biāo)最大功效值；min(xj)為第j個(gè)指標(biāo)最小功效值；vij為第j個(gè)指標(biāo)的第i年的標(biāo)準(zhǔn)化功效值。標(biāo)準(zhǔn)化處理后，標(biāo)準(zhǔn)化功效值vij反映了第j個(gè)指標(biāo)的第i年基于目標(biāo)值的滿(mǎn)意程度，不難看出，經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，0≤vij≤1，vij接近于0表示最不滿(mǎn)意，vij接近于1表示最滿(mǎn)意。

(3)計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)第i年評(píng)價(jià)值的特征比重

按照公式(3)計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下，第i年評(píng)價(jià)值的特征比重為pij。

(3)

因?yàn)?≤vij≤1，所以0≤pij≤1。

(4)計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的信息熵值ej

根據(jù)熵權(quán)法，按照公式(4)可以測(cè)算第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息熵值ej。

(4)

對(duì)于某一項(xiàng)指標(biāo)Dj，其vij的差異越大，ej越小，即各被評(píng)價(jià)對(duì)象第j項(xiàng)指標(biāo)值差異越大，表明該指標(biāo)反映的信息量越大，其熵值就越小，越應(yīng)賦予較大的指標(biāo)權(quán)重；而當(dāng)熵值ej偏大時(shí)，表明該指標(biāo)提供的信息量很小，賦予較小的指標(biāo)權(quán)重。

(5)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)

計(jì)算出第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息熵值ej之后，依據(jù)公式(5)可以計(jì)算出第 j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)即熵權(quán)法下第 j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)wj，0≤wj≤1。

(5)

(6)確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)綜合評(píng)價(jià)值

將各指標(biāo)的熵權(quán)值分別與其所對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化功效值相乘后求和得到熵權(quán)綜合評(píng)價(jià)函數(shù)ui，如公式(6)。

(6)

2農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持耦合協(xié)調(diào)模型

2.1耦合度模型構(gòu)建

本文參考物理學(xué)中的容量耦合系數(shù)模型，進(jìn)行降維處理，可以得到農(nóng)業(yè)碳減排子系統(tǒng)和農(nóng)村金融支持子系統(tǒng)相互作用的二維耦合度模型，如公式(7)。

(7)

其中：U1為農(nóng)業(yè)碳減排子系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)值；U2為農(nóng)村金融支持子系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)值；C為復(fù)合系統(tǒng)的耦合度，且C∈[0，1]，當(dāng)C趨向于0時(shí)，耦合度極小，農(nóng)業(yè)碳減排子系統(tǒng)和農(nóng)村金融支持子系統(tǒng)之間處于失諧或無(wú)關(guān)狀態(tài)，耦合系統(tǒng)將向無(wú)序演化；當(dāng)C趨向于1時(shí)，耦合度極大，農(nóng)業(yè)碳減排子系統(tǒng)和農(nóng)村金融支持子系統(tǒng)之間達(dá)到良性共振，耦合系統(tǒng)也將趨于新的有序結(jié)構(gòu)。

2.2耦合協(xié)調(diào)度模型構(gòu)建

耦合度模型雖然能反映農(nóng)業(yè)碳減排子系統(tǒng)與農(nóng)村金融支持子系統(tǒng)相互作用程度的強(qiáng)弱，但是無(wú)法判別兩個(gè)子系統(tǒng)是在較高的發(fā)展水平上相互促進(jìn)，抑或在較低的發(fā)展水平上緊密聯(lián)系。因此，在耦合度模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步拓展，得到耦合協(xié)調(diào)度模型，不僅能夠反映農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持兩個(gè)子系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)程度，還能體現(xiàn)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的階段性，耦合協(xié)調(diào)度模型如公式(8)。

T=α×U2+β×U2

(8)

其中：D為復(fù)合系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度；T為農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)；α、β為待定權(quán)數(shù)，盡管農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持的相互作用并非對(duì)稱(chēng)性，但農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持對(duì)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)和農(nóng)村的健康發(fā)展具有同等重要的意義，故取α=0.5、β=0.5。

2.3耦合協(xié)調(diào)度等級(jí)劃分

本文參照已有的研究成果，耦合協(xié)調(diào)度(D)的取值在0～1之間，D越接近1，表明耦合協(xié)調(diào)度越好，則農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持協(xié)調(diào)度較高；D越接近0，表明耦合協(xié)調(diào)度越差，農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持協(xié)調(diào)度較低，具體協(xié)調(diào)等級(jí)及對(duì)應(yīng)區(qū)間如表4所示。

表4　農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持耦合協(xié)調(diào)等級(jí)劃分

注：農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持協(xié)調(diào)關(guān)系：(1)U1>U2為農(nóng)村金融支持滯后；(2)U1

3實(shí)證分析

農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持具有相互作用，兩者的協(xié)調(diào)發(fā)展對(duì)我國(guó)實(shí)行碳減排的目標(biāo)以及發(fā)展農(nóng)村金融均具有重要意義。本文利用我國(guó)1997～2013年農(nóng)業(yè)碳排放及農(nóng)村金融發(fā)展數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，其中，農(nóng)業(yè)碳排放測(cè)算所需數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》，農(nóng)村金融支持所需數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)金融年鑒》與《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，需要說(shuō)明的是，由于《中國(guó)金融年鑒》統(tǒng)計(jì)口徑的變化缺少直接性數(shù)據(jù)，2010～2013年我國(guó)的農(nóng)業(yè)存款依據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)利用灰色理論DGM模型整理計(jì)算得出。

3.1數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理與指標(biāo)權(quán)重

本文先分別對(duì)農(nóng)業(yè)碳減排子系統(tǒng)與農(nóng)村金融支持子系統(tǒng)的原始功效值按公式(2)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，再根據(jù)公式(3)～公式(5)求得各評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)，計(jì)算結(jié)果如表5。

表5　農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)

3.2耦合協(xié)調(diào)度測(cè)算結(jié)果

結(jié)合以上各指標(biāo)權(quán)重，利用公式(5)～公式(8)逐步計(jì)算得出我國(guó)從1997～2013年各年農(nóng)村碳減排子系統(tǒng)與農(nóng)村金融支持子系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度，確定其耦合協(xié)調(diào)類(lèi)型，同時(shí)觀(guān)察1997～2013年我國(guó)農(nóng)村碳減排子系統(tǒng)與農(nóng)村金融支持子系統(tǒng)發(fā)展的協(xié)調(diào)度及變化趨勢(shì)(如表6)。

表6　我國(guó)農(nóng)村碳減排與農(nóng)村金融支持

3.3我國(guó)農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持耦合協(xié)調(diào)度特征分析

3.3.1農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持綜合發(fā)展水平從表6與圖1可以看出，從1997～2013年我國(guó)農(nóng)業(yè)碳減排綜合評(píng)價(jià)值呈逐年下降的趨勢(shì)，平均每年下降約2個(gè)百分點(diǎn)，我國(guó)農(nóng)業(yè)碳減排實(shí)際情況不容樂(lè)觀(guān)；農(nóng)村金融支持綜合評(píng)價(jià)值則分為兩個(gè)階段：1997～2010年，平均每年上升7個(gè)百分點(diǎn)，并在2010年達(dá)到峰值，受2008年全球“次貸”危機(jī)及國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)增速放緩影響，2011年農(nóng)村金融支持綜合評(píng)價(jià)值大幅下降，2011～2013年，農(nóng)村金融支持綜合評(píng)價(jià)值在0.5的總體水平上下波動(dòng)，總體來(lái)看，農(nóng)村金融支持評(píng)價(jià)值呈較為穩(wěn)定的上升趨勢(shì)。

圖1　1997～2013年農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村

3.3.2農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持耦合度及耦合等級(jí)從表6和圖2可知，1997～2010年間，農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持的耦合度在逐年提高，這說(shuō)明我國(guó)農(nóng)村農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)村金融支持之間的相互作用越來(lái)越強(qiáng)：一方面，農(nóng)村金融的發(fā)展促進(jìn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式的改進(jìn)，農(nóng)用機(jī)械、農(nóng)膜、農(nóng)藥、農(nóng)肥等在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中日益廣泛使用，加大了農(nóng)業(yè)碳排放；另一方面，伴隨著國(guó)家對(duì)“三農(nóng)”的持續(xù)投入與重視，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)?；?、機(jī)械化也對(duì)農(nóng)村金融配套提出了更高的要求。我國(guó)農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持聯(lián)系日益緊密，保持在中度協(xié)調(diào)的耦合度水平上，換言之，農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持已經(jīng)相互依存，相互影響。

圖2　1997～2013年農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持

3.3.3農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持耦合協(xié)調(diào)度與耦合協(xié)調(diào)類(lèi)型分析從表6和圖2可知：第一，1997～2013年我國(guó)農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持耦合協(xié)調(diào)度的值基本在0.35～0.80之間，總體協(xié)調(diào)水平顯著提高；第二，協(xié)調(diào)程度的變化趨勢(shì)經(jīng)歷了兩個(gè)階段，1997～1999年為勉強(qiáng)協(xié)調(diào)與中度協(xié)調(diào)，2000～2013年為中度協(xié)調(diào)，并且在同一協(xié)調(diào)類(lèi)型中，耦合協(xié)調(diào)度顯著提高；第三，耦合協(xié)調(diào)度在2010年達(dá)到峰值，2011年出現(xiàn)回落；第四，耦合協(xié)調(diào)中滯后類(lèi)型分為兩個(gè)階段，1997～2003年為農(nóng)村金融支持滯后， 2004年起則為農(nóng)村碳減排滯后。

4分析

本文實(shí)證研究表明，我國(guó)1997～2013年間農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持耦合協(xié)調(diào)度顯著提高，原因在于國(guó)家對(duì)農(nóng)業(yè)碳減排日益重視及農(nóng)村金融的快速發(fā)展；盡管如此，2010年以后兩者的耦合度卻出現(xiàn)下滑，其中原因在于2008年全球金融危機(jī)使得我國(guó)農(nóng)村金融支持水平下降。另一方面，從2004年開(kāi)始農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村金融支持耦合協(xié)調(diào)中的滯后因素由農(nóng)村金融支持變?yōu)檗r(nóng)業(yè)碳減排，這說(shuō)明我國(guó)農(nóng)村金融經(jīng)過(guò)持續(xù)投入與發(fā)展，已基本可滿(mǎn)足農(nóng)業(yè)發(fā)展的需求，而農(nóng)業(yè)碳減排的評(píng)價(jià)指數(shù)卻逐年降低，說(shuō)明我國(guó)農(nóng)業(yè)碳減排的形勢(shì)仍然較為嚴(yán)峻，農(nóng)用機(jī)械、農(nóng)膜、農(nóng)藥、農(nóng)肥等在長(zhǎng)期內(nèi)仍將大量使用，由此帶來(lái)的農(nóng)業(yè)碳排放量仍將持續(xù)增加，雖然國(guó)家加大了對(duì)“三農(nóng)”的投入，但農(nóng)業(yè)碳減排進(jìn)展仍較緩慢，我國(guó)亟需繼續(xù)加大對(duì)“綠色”農(nóng)用物資的科技研發(fā)，以降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的單位碳排放量，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式向集約化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式的真正轉(zhuǎn)變。

5建議

5.1建立農(nóng)業(yè)碳排測(cè)算體系，完善宏觀(guān)的碳監(jiān)測(cè)機(jī)制

目前我國(guó)亟需建立完備的碳排放監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)，從宏觀(guān)上把握我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的現(xiàn)狀，掌握碳排放的時(shí)空演變規(guī)律與結(jié)構(gòu)特征等，為政府相關(guān)部門(mén)制定決策提供可靠的數(shù)據(jù)支撐；同時(shí)，將碳排放量“綠色指標(biāo)”納入地方官員政績(jī)考核指標(biāo)，落實(shí)國(guó)家發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的政策，將低碳理念融入“農(nóng)業(yè)增產(chǎn)、農(nóng)民增收、農(nóng)村發(fā)展”的過(guò)程。

5.2加快建立健全農(nóng)村金融體系，加大對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的金融支持

加強(qiáng)對(duì)農(nóng)藥、農(nóng)膜、化肥、農(nóng)用廢物再生等農(nóng)業(yè)上下游企業(yè)的信貸支持力度，促進(jìn)升級(jí)轉(zhuǎn)型。農(nóng)業(yè)碳減排問(wèn)題并不僅僅是環(huán)境問(wèn)題，更是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，要理順農(nóng)業(yè)碳減排與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的關(guān)系，加強(qiáng)全社會(huì)力量對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的促進(jìn)作用。

5.3加強(qiáng)對(duì)微觀(guān)層面農(nóng)業(yè)碳減排的研究與關(guān)注

目前學(xué)者的研究主要集中在宏觀(guān)層面，且以實(shí)證研究為主，對(duì)于農(nóng)戶(hù)個(gè)體行為缺少研究關(guān)注，造成了研究成果偏理論性的特征，對(duì)于農(nóng)戶(hù)個(gè)體行為的指導(dǎo)性較低。所以應(yīng)對(duì)微觀(guān)個(gè)體的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為及生產(chǎn)過(guò)程中的碳形成原理加以研究，制定個(gè)體層面推廣實(shí)施農(nóng)業(yè)碳減排的對(duì)策。

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(責(zé)任編輯:王 影)

Research on Coupling of Agricultural Carbon Reduction and Rural Financial Support Based on Entropy Weight Method

QIU Dong-fang1, SHAO Hua-yang1， HU Zheng-ping2

( 1. Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 211106, China;2. Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China)

Abstract：Based on the scientific indicator system of agriculture carbon reduction and rural financial support, entropy weight method was used to weigh the indicators, and the coupling coordination degree model was constructed for empirical research according to the data of agricultural carbon reduction and rural financial support between 1997～2013 in China. The results showed that there existed a comparatively low level of coordination degree of agriculture carbon reduction and rural financial support in China. Coupling coordination lag type changed from the agriculture carbon reduction lag to the rural financial support lag, showed obvious stage characteristics. The level of coordination degree of agriculture carbon reduction and rural financial support kept increasing, but the speed was comparatively slow and inefficient. This paper put forward some corresponding suggestions for improving the coordination between agriculture carbon reduction and rural financial support.

Key words：Agricultural carbon reduction; Rural financial support; Coupling degree

中圖分類(lèi)號(hào)：F830.61

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001-8581(2016)02-0112-06

作者簡(jiǎn)介：仇冬芳(1968—)，女，江蘇鹽城人，副教授，博士，主要從事農(nóng)村金融研究。

基金項(xiàng)目：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目(12YJA630018)；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金(NR2014010)。

收稿日期：2015-09-07